CN103888102B - 车用电机系统信号处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车用电机系统信号处理方法,对由理想信号和干扰信号叠加组成的实际信号进行信号统计,选择N=10~20个数据点采用先进先出结构进行存储;对存储的数据值按从小到大顺序排序,以最大数据和最小数据的平均值为界限对数据进行区间划分,分别计算划分区间内数据点数量和概率,大概率划分区间的数据进入低通滤波器,并对数据点数量与低通滤波器要求的数据点数量匹配,设定低通滤波器的上限截止频率Fpass=1kHz、最大截止频率Fstop=3kHz,最终通过低通滤波器输出期望信号。本方法对车用电机系统信号进行实时处理,有效抑制在理想信号中引入的干扰信号,简化了信号滤波及处理算法,保证了整车稳定、可靠运行。
Description
技术领域
本发明涉及一种车用电机系统信号处理方法。
背景技术
汽车,尤其是新能源汽车的整车环境存在各种复杂的电气设备,电气设备之间通过辐射和传导相互干扰,对车用电机系统中的信号产生干扰,造成汽车保护策略的误动作,严重影响整车运行的稳定性。针对干扰信号常通过抗干扰措施从干扰源、信号传输通道进行抑制,但不能完全消除;在信号接收端,常通过滤波的方法对干扰信号进一步处理。要达到较好的滤波效果,对干扰信号作有效滤除,就需更高阶的滤波器或者复杂的信号处理算法,如此同时产生了信号处理延时;或采用更快的处理器来弥补复杂算法造成的处理延时,则增加了系统成本。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种车用电机系统信号处理方法,利用本方法对车用电机系统信号进行实时处理,有效抑制在理想信号中引入的干扰信号,简化了信号滤波及处理算法,保证了整车稳定、可靠运行。
为解决上述技术问题,本发明车用电机系统信号处理方法包括如下步骤:
步骤一、采样的实际信号由理想信号和干扰信号叠加组成,对采样的实际信号进行信号统计,以实际信号采样的数据帧为处理对象,选择N=10~20个数据点作为信号统计对象,采用先进先出结构的数据缓冲区对实际信号采样的数据帧进行存储;
步骤二、对存储的该数据帧中的N个数据按从小到大顺序排序,排序后的数据点依次定义为T1、 T2、T……、Tn-1、 Tn,将排序后的数据点反映在数轴上;
步骤三、对排序后的数据进行分析,T1和Tn分别对应采样数据的最小值和最大值,对数据[T1,Tn]进行划分,取T1和Tn的平均值Tp,将数据长度区间[T1,Tn]划分为[T1,Tp]、(Tp,Tn]两个区间;
步骤四、分别统计落在经划分的各区间内数据点的数量,针对[T1,Tp]、(Tp,Tn]两个区间,其数据点数量分别为m和N-m,则数据点概率分别为m/N和(N-m)/N;
步骤五、对采样的N个数据点进行筛选,选择概率大的划分区间的数据进入低通滤波器,对满足概率要求的统计区间,该区间内数据点个数为M,设定低通滤波器要求的数据点个数为L,当M<L时,扩展该区间的两端点长度至M=L,当M≥L时,该区间数据点从小到大依次选择L个数据点,满足低通滤波器的输入数据要求;
步骤六、经统计结果筛选的数据点进入低通滤波器,在筛选数据中,干扰信号的大能量采样点已被排除,且在各个频率段分量所包含的能量非常小,实现干扰信号和理想信号的分离,针对筛选后数据信号,设定低通滤波器的上限截止频率Fpass=1kHz、最大截止频率Fstop=3kHz,通过低通滤波器输出期望信号。
由于本发明车用电机系统信号处理方法采用了上述技术方案,对由理想信号和干扰信号叠加组成的实际信号进行信号统计,选择N=10~20个数据点采用先进先出结构进行存储;对存储的数据值按从小到大顺序排序,以最大数据和最小数据的平均值为界限对数据进行区间划分,分别计算划分区间内数据点数量和概率,大概率划分区间的数据进入低通滤波器,并数据点数量与低通滤波器要求的数据点数量匹配,设定低通滤波器的上限截止频率Fpass=1kHz、最大截止频率Fstop=3kHz,最终通过低通滤波器输出期望信号。本方法对车用电机系统信号进行实时处理,有效抑制在理想信号中引入的干扰信号,简化了信号滤波及处理算法,保证了整车稳定、可靠运行。
附图说明
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明:
图1为本发明车用电机系统信号处理方法的流程图;
图2为本发明车用电机系统信号处理方法的原理框图。
具体实施方式
如图1和图2所示,本发明车用电机系统信号处理方法包括如下步骤:
步骤一、采样的实际信号由理想信号和干扰信号叠加组成,对采样的实际信号进行信号统计,以实际信号采样的数据帧为处理对象,如数据帧的长度太短,信号统计功能无法实现,数据帧的长度太长,造成信号处理延时,因此选择N=10~20个数据点作为信号统计对象,采用先进先出结构的数据缓冲区对实际信号采样的数据帧进行存储;
步骤二、对存储的该数据帧中的N个数据按从小到大顺序排序,排序后的数据点依次定义为T1、 T2、T……、Tn-1、 Tn,将排序后的数据点反映在数轴上;
步骤三、对排序后的数据进行分析,T1和Tn分别对应采样数据的最小值和最大值,对数据[T1,Tn]进行划分,取T1和Tn的平均值Tp,将数据长度区间[T1,Tn]划分为[T1,Tp]、(Tp,Tn]两个区间;
步骤四、分别统计落在经划分的各区间内数据点的数量,针对[T1,Tp]、(Tp,Tn]两个区间,其数据点数量分别为m和N-m,则数据点概率分别为m/N和(N-m)/N;
步骤五、对采样的N个数据点进行筛选,选择概率大的划分区间的数据进入低通滤波器,对满足概率要求的统计区间,该区间内数据点个数为M,设定低通滤波器要求的数据点个数为L,当M<L时,扩展该区间的两端点长度至M=L,当M≥L时,该区间数据点从小到大依次选择L个数据点,满足低通滤波器的输入数据要求;
步骤六、经统计结果筛选的数据点进入低通滤波器,在筛选数据中,干扰信号的大能量采样点已被排除,且在各个频率段分量所包含的能量非常小,实现干扰信号和理想信号的分离,针对筛选后数据信号,设定低通滤波器的上限截止频率Fpass=1kHz、最大截止频率Fstop=3kHz,通过低通滤波器输出期望信号。由于1kHz是电机系统最高信号频率,Fpass等于1kHz才能保证0~1kHz频率范围内的信号通过;电机系统功率模块开关频率为5kHz,因此Fstop必须远小于5kHz,才能将功率模块开关引入的干扰滤除,10kHz是电机系统实际的信号采样频率。为得到较好的滤波效果,一般期望过渡带宽|Fstop-Fpass|尽量小,利用Matlab滤波器设计工具设计低通滤波器,在设定低通滤波器Fpass = 1000Hz、Fstop =2000Hz时,设计需要25阶低通滤波器;而本方法通过信号统计和筛选环节后,初步实现了干扰信号和理想信号的分离,且不存在能量较大的干扰点,且对高频干扰不需要很强的抑制能力,可以尽量增加低通滤波器的过渡带宽|Fstop-Fpass|,设定低通滤波器Fpass =1000Hz、Fstop = 3000Hz时,则设计需要11阶低通滤波器,可见低通滤波器的阶数有较明显的变化,从而简化了信号滤波环节。
在实际应用中,车用电机系统信号的采样频率范围10kHz~50kHz,根据香农采样定理,理想信号R(t)的最大带宽小于采样频率的一半,车用电机系统的干扰信号是周期性脉冲干扰且能量较大,与电机系统功率模块的工作方式有关,通过传导影响电机系统的其它信号。本方法的原理为采样由理想信号R(t)和干扰信号G(t)叠加组成的实际信号U(t),信号采样结果通过信号统计,根据采样信号出现的概率,对采样点进行筛选,对干扰信号和理想信号进行初步的分离,然后通过低通滤波器得到期望信号输出Y(t)。
本方法对采样的信号进行合理的统计和评估,设定低通滤波器的上限截止频率和最大截止频率,简化了低通滤波器的设计,且没有复杂的信号处理算法,没有明显增加运算执行时间,提高了信号处理的实时性,同时能较好抑制在理想信号中引入的干扰信号,保证了整车稳定、可靠运行。
Claims (1)
1.一种车用电机系统信号处理方法,其特征在于本方法包括如下步骤:
步骤一、采样的实际信号由理想信号和干扰信号叠加组成,对采样的实际信号进行信号统计,以实际信号采样的数据帧为处理对象,选择N=10~20个数据点作为信号统计对象,采用先进先出结构的数据缓冲区对实际信号采样的数据帧进行存储;
步骤二、对存储的该数据帧中的N个数据按从小到大顺序排序,排序后的数据点依次定义为T1、 T2、T……、Tn-1、 Tn,将排序后的数据点反映在数轴上;
步骤三、对排序后的数据进行分析,T1和Tn分别对应采样数据的最小值和最大值,对数据[T1,Tn]进行划分,取T1和Tn的平均值Tp,将数据长度区间[T1,Tn]划分为[T1,Tp]、(Tp,Tn]两个区间;
步骤四、分别统计落在经划分的各区间内数据点的数量,针对[T1,Tp]、(Tp,Tn]两个区间,其数据点数量分别为m和N-m,则数据点概率分别为m/N和(N-m)/N;
步骤五、对采样的N个数据点进行筛选,选择概率大的划分区间的数据进入低通滤波器,对满足概率要求的统计区间,该区间内数据点个数为M,设定低通滤波器要求的数据点个数为L,当M<L时,扩展该区间的两端点长度至M=L,当M≥L时,该区间数据点从小到大依次选择L个数据点,满足低通滤波器的输入数据要求;
步骤六、经统计结果筛选的数据点进入低通滤波器,在筛选数据中,干扰信号的大能量采样点已被排除,且在各个频率段分量所包含的能量非常小,实现干扰信号和理想信号的分离,针对筛选后数据信号,设定低通滤波器的上限截止频率Fpass=1kHz、最大截止频率Fstop=3kHz,通过低通滤波器输出期望信号。
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